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Semi-supervised bayesian classification of materials with impact-echo signals

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Semi-supervised bayesian classification of materials with impact-echo signals

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Igual García, J.; Salazar Afanador, A.; Safont Armero, G.; Vergara Domínguez, L. (2015). Semi-supervised bayesian classification of materials with impact-echo signals. Sensors. 15(5):11528-11550. doi:10.3390/s150511528

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/67602

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Metadatos del ítem

Título: Semi-supervised bayesian classification of materials with impact-echo signals
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones Multimedia - Institut Universitari de Telecomunicacions i Aplicacions Multimèdia
Fecha difusión:
Resumen:
The detection and identification of internal defects in a material require the use of some technology that translates the hidden interior damages into observable signals with different signature-defect correspondences. ...[+]
Palabras clave: Impact echo , Accelerometers , Mixture of Gaussians , Semi-supervised Bayes classification
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Sensors. (issn: 1424-8220 )
DOI: 10.3390/s150511528
Editorial:
MDPI
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.3390/s150511528
Tipo: Artículo

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